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AI加快步伐,前端设备智能化成安企发力点

导读: 移动互联网后,人工智能成为了又一大创业浪潮,深度学习、机器学习、计算机视觉等词汇出现的频率逐渐增加,不少新老IT界人士也为之“前赴后继”,阅面科技CEO赵京雷就是其一。

移动互联网后,人工智能成为了又一大创业浪潮,深度学习机器学习、计算机视觉等词汇出现的频率逐渐增加,不少新老IT界人士也为之“前赴后继”,阅面科技CEO赵京雷就是其一。

在5月26日由千家智客举办的《人工智能与智能安防高端论坛》中,赵京雷作为演讲嘉宾并指出:“智能化已经成为了当下的必然性需求,受到深度学习和硬件集成能力提升的影响,计算机视觉正在发生明显的变化。”下文则是赵京雷在论坛中的演讲要点。

AI加快步伐,前端设备智能化成安企发力点

计算机视觉发展呈现三大趋势

首先是从静态图像处理转变为动态图像处理,比如以前在金融等通过静态的图片进行人证合一比对,现在的趋势是在金融、安防等领域更多对实时的视频进行动态处理。其次是从被动视觉转变为主动视觉,赵京雷说道:“例如我们考勤打卡时,机器是被动的,我们才是主动的,而主动视觉就是要使机器处于主动地位。”

此外,从后端逐渐向前端转变,也是计算机视觉的一大趋势。随着智慧城市、智慧社区和智慧家庭的发展,人力无法一一应对、查看海量的视频数据,如果使用大量服务器进行实时视频分析,那么视频的传输,存储,分析的成本将非常高,这就对前端提出了更高的要求,同时也带了巨大的商业价值。如此看来,为了实现机器的动态化和主动化,前端化必然是计算机视觉转型的方向。

AI加快步伐,前端设备智能化成安企发力点

阅面科技CEO 赵京雷

并非所有视觉功能都适合放在前端

“但是,并不是所有视觉功能都适合放在前端,哪些适合作为云服务提供,哪些应该放入设备前端呢?”赵京雷说道。在解答这一疑问之前,赵京雷展示了计算机视觉的三大典型任务:检测、追踪和识别,以及计算机视觉系统的三种不同架构方式。

第一种是前端“检测+追踪”,云端“识别”,这是目前应用得比较合理、普遍的架构;第二种是前端“视频采集”,云端“检测+追踪+识别”。以往的智能解决方案一般都需要连接云端,相应的,机器会容易出现响应速度慢等问题;第三种则是前端“检测+追踪+识别”后输出结构化数据,这是一种在离线状态下实现快速响应的部署方法。

AI加快步伐,前端设备智能化成安企发力点

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